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基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建
基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建
作者:
兰天维
张良
韩立国
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
压缩感知
测量矩阵
contourlet变换
地震数据重建
贪婪算法
绕射波
SPGL1
摘要:
随着油气勘探的发展,采集的数据规模与复杂度越来越大,对这些数据进行重建的精度与效率影响到后续地震资料的处理效果.常用于地震数据重建的压缩感知理论与重建算法各有精度与效率的优势,因此对于大规模、复杂地震数据,综合考虑重建精度与计算时间,提出了一种基于压缩感知理论和L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的地震数据重建方法.首先根据地震数据的缺失情况选择采样矩阵,然后在contourlet域中采用L1范数谱投影梯度算法重建缺失的稀疏系数,最后进行contourlet反变换实现地震数据的重建.合成地震数据实验结果表明,基于压缩感知和L1范数谱投影梯度算法重建的地震数据精度较好,计算效率高.通过实际地震资料处理,对比了相同稀疏变换基情况下常用的贪婪算法中的正交匹配追踪(OMP)、梯度投影稀疏重建算法(GPSR)及L1范数谱投影梯度算法(SPGL1)的应用效果,发现基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法鲁棒性较好,受噪声影响小,重建精度高,并且兼顾了计算效率的需求.
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文献信息
篇名
基于压缩感知的L1范数谱投影梯度算法地震数据重建
来源期刊
石油物探
学科
地球科学
关键词
压缩感知
测量矩阵
contourlet变换
地震数据重建
贪婪算法
绕射波
SPGL1
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
处理方法技术
研究方向
页码范围
219-228,244
页数
11页
分类号
P631
字数
6191字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-1441.2019.02.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
韩立国
吉林大学地球探测科学与技术学院
137
1151
19.0
28.0
2
张良
吉林大学地球探测科学与技术学院
24
62
4.0
7.0
3
兰天维
吉林大学地球探测科学与技术学院
1
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
测量矩阵
contourlet变换
地震数据重建
贪婪算法
绕射波
SPGL1
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油物探
主办单位:
中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1441
CN:
32-1284/TE
开本:
大16开
出版地:
南京市江宁区上高路219号
邮发代号:
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
2319
总下载数(次)
0
总被引数(次)
31312
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